Paralegais

Jurídico

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    Alto· relativa

    BaixoQuatro faixas relativasMuito alto

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)

    831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda

    Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)

  • Fonte dos dados: AnthropicPublicado: '26.03

    0.293

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745
    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Conjunto de dados de origem

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: '25

    0.39

    0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado

    Grupo de base CITP-08 — todas as ocupações com o mesmo código recebem este valor

    Calculado por este site, não publicado pela OIT: das 1.012 ocupações que este site liga ao conjunto de dados da OIT, 44% atingem ou superam este valor.

    Conjunto de dados de origem

Que tipo de valor esta fonte publica

A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.

Task-level exposure

Apenas tarefas expostas

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare legal documents, including briefs, pleadings, appeals, wills, contracts, and real estate closing statements.

O*NET Task ID 1634

1.0
Prepare affidavits or other documents, such as legal correspondence, and organize and maintain documents in paper or electronic filing system.

O*NET Task ID 18491

1.0
Gather and analyze research data, such as statutes, decisions, and legal articles, codes, and documents.

O*NET Task ID 1636

0.5
Direct and coordinate law office activity, including delivery of subpoenas.

O*NET Task ID 1639

0.5
Keep and monitor legal volumes to ensure that law library is up-to-date.

O*NET Task ID 1641

0.5
Appraise and inventory real and personal property for estate planning.

O*NET Task ID 1642

0.5
Prepare for trial by performing tasks such as organizing exhibits.

O*NET Task ID 18492

0.5
File pleadings with court clerk.

O*NET Task ID 18494

0.5
Arbitrate disputes between parties and assist in the real estate closing process, such as by reviewing title searches.

O*NET Task ID 18496

0.5
Investigate facts and law of cases and search pertinent sources, such as public records and internet sources, to determine causes of action and to prepare cases.

O*NET Task ID 21062

0.5
Call upon witnesses to testify at hearing.

O*NET Task ID 1638

0.0
Meet with clients and other professionals to discuss details of case.

O*NET Task ID 18493

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Alterações recentes que afetam esta ocupação

abr. de 2026: OpenAI Jobs Transition Framework (April 2026) classifies paralegals in the 18% high-risk cluster: heavy document review, citation checking, and templated drafting are core LLM strengths.

[Fonte: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

mar. de 2026: Brookings: regulated sectors (law) show constrained AI adoption due to privacy and liability concerns.

[Fonte: Brookings Institution]

mar. de 2026: HBR: Paralegals classified as automation-vulnerable due to high text-processing task share. Job postings declining as AI handles document review and legal research.

[Fonte: HBR (Mar 2026)]